百度社招 路径规划

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.拷打项目2.对强化学习训练有什么了解吗？3.如果有一个对话任务，没有固定答案，该怎么选RL训练策略4.讲一讲GRPO的原理，优劣以及后续改进5.预训练和SFT的loss计算差异？6.Qwen3相比前代有什么改进？7.目前LLM领域关注到哪些最新进展？8.手撕：最长公共子序列

#AI求职实录#背景现在AI技能是求职的默认必备技能，不管是传统的前后端项目还是现在AI潮流新涌出的AI应用开发工程师、AI Agent工程师以及最顶的AI 算法工程师，笔者为前端岗位，秋招投递了15+互联网大厂，收获3家大厂Offer（快手、京东、拼多多），下面聊聊个人对面试中的AI的一些idea：1.大厂AI布局2.透过JD看AI这还是前端吗?前端JD中含大量AI内容字节系剪映（C端，核心产品）抖音AI搜（C端，核心产品）火山（基础设施）Coze（Agent搭建）TRAE（编程产品）阿里系（AI前端）小红书（AI与全栈）美团（大前端|全栈）同花顺（ToB都要求AI） 总结（通过JD总结要学...

苯人双9电气，女生【Offer1】公司：上飞院 上海岗位：电控硬件薪资：第一个完整年总包22-24到手约18，5年总包30，公积金双边12%优缺点：wlb，稳定，但在上海，（外地人，父母国企底层普通家庭，不需要我赚钱补贴也不能给太大帮助），不知道好不好跳槽其他行业做硬件【Offer2】公司：新凯来 深圳岗位：单板硬件薪资：税前2.1*15，公积金5%优缺点：公司前景不明朗，加班996，不知道干几年是否好跳槽【Offer3】公司：航天801所 上海岗位：电类某岗位薪资：写的首年税前22-35（范围太大了吧，hr说看绩效定，面试时问了面试官说我这个岗位的薪资取范围的中上，另外不知道会不会倒挂）优缺点：听说886，薪资涨幅还行，这个所比较小不知道发展如何，内部情况不好打听【Offer4】公司：中微公司 上海岗位：控制工程师薪资：税前25-30万，+股票优缺点：955有加班费，听起来对员工挺不错，在里面干控制可能不好转行，不太了解芯片行业仰卧起坐型选手，偶尔也想为了钱卷一下但能力又卷不过别人，自己对央企私企没有什么倾向，只是想去在各自赛道上对比、大家都觉得更好的地方。我硕士研究方向在真正工作中不太能用到，所以投的都是沾点边的、比较多且热门的岗位，而且我一开始技术肯定一般，不想在前几年有被裁的风险，还想留有跳槽的余地（消费电子、手机厂、汽车、dji…）求助走过路过的好心人给点建议，投票顺便评论下原因，马上都拖不了要签了(:з」∠)谢谢谢谢🙏

浅谈一下，个人理解跑路互联网几大岗位学习路径🎇非技术岗产品+运营：业务八股，主要是实习，办公软件使用，软实力更多一点，学历和实习其中产品需要：prd，原型图，sql入门就行，主要是查询语句，几个小时的速成即可，excel的vlookup等，从0-1入门产品经理的网课，运营需要：主要还是偏软实力的运营相关课程数分：sql（黑马，python，bi画图工具+业务八股，ab实验之类的，也是主要是实习，学历和实习 40hAi产品：python，pytorch，机器学习，深度学习理论与实战，大模型相关基础知识，transform架构和知识，业务知识 学历和实习 60h风控策略：s数分的技能点还要对应的信贷的业务知识背景 学历和实习🔧技术岗：学习门槛比较少的搜广推，python，pytorch，spark，机器学习+深度学习，小土堆，李沐，吴恩达，李宏毅，王树森推荐系统，kaggle项目， 学历和实习 80h风控算法，python，机器学习和深度学习，相关业务知识和项目 80h数开数仓：java，python，linux，sql，这些是基础的，进阶的：hadoop，hive，spark，kafka，flink，zookeep，数仓建模理论，阿里大数据，bi，tb可视化，几个项目，尚硅谷或者黑马，可选的：redis，hbase，monggodb 200h大模型应用开发：python，java，机器学习深度学习，rag，mcp，agent，langchain，langgraph，大模型微调 150h大模型算法：学历实习论文，python，机器学习和深度学习，nlp，损失函数、数据处理，预训练，大模型结果评估，监督微调sft，人类偏好对齐rlhf，高效微调lora等，强化学习，经典的大模型架构，例如gpt，qwen，创新的架构，框架应用，性能优化deepseed，模型量化，检索增强rag，agent，其他：模型压缩，技术报告 300h （校招故事会）核心精简版：python，机器学习和深度学习，llm的前置知识和理论，transformer，预训练的知识，tokenization，rope，归一化，flashattention，后训练，sft，lora微调，rlhf，rag，agent数据科学数据挖掘：低配版算法，sql，python，机器学习和深度学习，业务知识开发大类（含前后端测试）：暂未整理全部都是：一两个项目，学历，专业尽量对口，跨专业也可以，主要看实习，大模型这一块还看论文，八股，有代码的还要准备手搓代码，力扣hot100，然后刷实习